2.1 3-D IRLA Model(3-D Модель интеллектуального алгоритма образования лучей)

In [18], the IRLA model was first extended to the in­door scenario.(В [18] модель интеллектуального алгоритма образования лучей впервые была расширена до условий помещения/внутренних сценариев).Modifications of the outdoor IRLA model were made.(Внесены изменения во внешние сценарии модели интеллектуального алгоритма образования лучей). First the component VD has to be eliminated from the indoor IRLA model because it is not applicable to the calculation of vertical diffractions in indoor scenarios.(Во-первых, необходимо исключить компонент вертикальной дифракции/преломления из модели интеллектуального алгоритма образования лучей в помещении, потому что он неприемлем для подсчёта вертикальных преломлений в условиях помещения). Instead, the indoor IRLA component of HRD is enhanced by also calculating vertical diffractions.(Вместо него усовершенствован IRLA- компонент горизонтального отражения и дифракции для помещений путём вычисления вертикальных дифракций/преломлений). The LOS and HRD components are kept as two fundamental components with slight modifications.(Компоненты LOS и HRD остаются основными, притерпевая незначительные изменения). It is known that ray launching suffers from the angular dispersion problem because ray launching is a sampling method which launches the rays that are sepa­rated by an angle.(Известно, что на процесс образования лучей влияет угловая дисперсия/рассеивание, поскольку процесс образования лучей – это так называемый «метод взятия пробы/образца», посредством которого образуются лучи, разделённые углом). Both components are optimized via a new approach proposed in [17] to solve the angular dispersion of ray launching.(Оба компонента оптимизированы при помощи нового подхода, предложенного в [17] для разрешения проблемы угловой дисперсии/рассеивания при образовании лучей). Rays are collected and the multipaths are ob­tained and hence channel characteristic such as PDP (Power Delay Profile) can be simulated.(Лучи собирают в пучки, что приводит к ситуации многолучевого распространения, а следовательно,можно воспроизвести/смоделировать такую характеристику канала, как, например, профиль мощности по задержке/мощность рассеивания по задержке сигнала). The process of IRLA pre­diction for indoor scenarios starts with launching rays in all 3-D directions.(Процесс прогнозирования интеллектуального алгоритма образования лучей внутри зданий/для внутренних сценариев начинается с образования лучей во всех 3-D направлениях). Based on the discrete data set, the resolution and the number of cubes along each dimension (X, Y and Z) are known.(Основываясь на наборе дискретных данных, определяют разрешение и число кубов относительно каждой из осей(X, Y и Z). Therefore the number of discrete rays required can be obtained by connecting the emitter to all the cubes at the fringe of the scenarios [17], which can be found in (2): (Поэтому необходимое число дискретных лучей можно получить посредством подключения излучателя/эмиттера ко всем кубам(?) на границе сценариев [17], что можно обнаружить в формуле (2):

N = 2N_xN_y + 2(N_Z- 2) (N_x +N_y-2) (2)

where N is the number of discrete rays and Nx, Ny, N_z are the number of cubes in dimension X, Y and Z respectively.(где N- количество дискретных лучей,а Nx, Ny, N_z- число кубов по осям X, Y и Z соответственно).

This ensures that no pixels are missing due to angular dispersion of ray launching [17] from the LOS component.(Таким образом обеспечивается отсутствие потерь пикселей вследствие угловой дисперсии при образовании лучей [17] из компонента LOS- области прямого видения). The principle is useful in distribution of rays, e.g. in parallel.(Этот принцип немаловажен во время/при дистрибуции лучей, например, в параллели). The secondary cubes collected in component LOS serve as input to the HRD component, which iteratively follows the discrete rays.(Вторичные кубы, собранные в компонент LOS служат в качестве так называемого «входа» в компонент HRD-горизонтальное отражение и дифракция, который многократно следует за дискретными лучами). Rays disperse as they propagate, which causes coverage gaps.(Лучи рассеиваются при распространении, что в свою очередь ведёт к разрывам в зоне охвата/покрытия сигнала).To solve this, an intelligent procedure is pro­posed in [17], which dynamically accounts for rays that fill the gaps.(Для разрешения этой проблемы предлагают интеллектуальную процедуру[17],которая динамически вычисляет лучи, заполняющие эти разрывы). Material indices are recorded within each cubic entry and applied to discrete rays that are being followed.(Индексы материала регистрируют в пределах входа в каждый куб, и применяют к дискретным лучам, следующих за ними). Based on a few measurement locations, the material values are calibrated once and applied to predictions.(На основе нескольких позиций измерения ценность материала поверяют/калибруют единожды, и применяют к процессу прогнозирования).

2.2 2.5-D Modification of IRLA (Модификация интеллектуального алгоритма образования лучей в формате 5-D)

In-building deployment usually involves planning and optimization of a multi-floor building in indoor DAS.(Размещение внутри зданий обычно включает в себя планирование и оптимизацию многоэтажных зданий во внутренней системе DAS- распределительные антенные системы). Thus, the predictions obtained from the indoor IRLA model need to account for the propagation characteristics such as trans­mission between floors, and the use of a discrete data set may not be so efficient if the scenario is large (such as a skyscraper) and the resolution is fine-grain.(Поэтому прогнозы, полученные с помощью модели интеллектуального алгоритма образования лучей, нуждаются в вычислении характеристик распространения,например, таких, как, прохождение сигнала между этажами, а использование набора дискретных данных может быть не столь эффективным, если сценарий/объект обладает крупными размерами (например, небоскрёб), а разрешение мелкоструктурно).

It has been observed that the radio wave signal strengths drop dramatically when they undergo a few trans­missions through different floors.(Мы наблюдали заметное ослабление радиоволнового сигнала при их распространении через разные этажи). The trade-off between speed and accuracy thus may be based on the assumption that the signal strength affects a maximum of n (n >= 1) floors, including the floor on which the emitter resides.(Поэтому баланс/компромисс между скоростью и точностью может быть основан на предположении, что уровень сигнала влияет на максимальное число n-этажей, включая и тот этаж, на котором постоянно находится излучатель). Thus, discrete data sets for each floor can be created individually and combined during runtime in each prediction/which con­sumes less memory and improves the efficiency.(Поэтому наборы дискретных данных для каждого этажа могут быть созданы индивидуально, и объединены в ходе работы/рабочего цикла в отдельный прогноз, что затрачивает меньший объем памяти, а также улучшает эффективность).

In order to develop a propagation model suitable for indoor DAS planning and optimisation process, the 2.5-D IRLA model for indoor scenarios can thus be proposed based on the following.(Для разработки модели распространения, приемлемой для планирования и оптимизация системы DAS в помещении, можно предложить модель интеллектуального алгоритма образования лучей в формате 2.5-D. Эта модель основана на нижеследующем:)

• The LOS component accounts for 3-D LOS rays and corresponding antenna pattern values are estimated and added.(Компонент LOS вычисляет 3-D лучи в области прямой видимости LOS, а соответствующие ценности ДНА оценивают и добавляют в список).

• The HRD component computes the NLOS rays in the horizontal plane in order to improve the efficiency.(Компонент HRD вычисляет лучи вне области видимости/в закрытой позиции в горизонтальной плоскости для улучшения эффективности).

• Similarly to the outdoor VD component, the 2.5-D in­door IRLA model employs a VD component that cuts vertically to the indoor scenario which accounts for the vertical diffraction rays.(По аналогии с внешним VD(вертикальная дифракция) компонентом, модель интеллектуального алгоритма образования лучей в формате 2.5-D использует VD-компонент,который вертикальной плоскостью пересекает «внутренний сценарий», вычисляющий лучи вертикальной дифракции).

In order to validate the 2.5-D indoor IRLA model, the following section will describe an indoor scenario.(С целью валидации модели интеллектуального алгоритма образования лучей в формате 2.5-D внутри зданий, в следующем разделе нами будет описан «внутренний сценарий»). The mea­surement was conducted and compared to four models: the 3-D IRLA model, the 2.5-D IRLA model, the MR-FDPF model and the COST231 Multiwall model, respectively.(Мы провели измерения, а также сравнили полученные результаты с четырьмя моделями: моделью интеллектуального алгоритма образования лучей в формате 3-D, моделью интеллектуального образования лучей в формате 2.5-D, моделью MR-FDPF(переменная разрешающая способность конечных разностей) и моделью COST231 Multiwall соответственно).

3. Experiments(Эксперименты)

3.1 Scenario(Сценарий)

Propagation models need to be validated by measure­ments for the accuracy.(Модели распространения необходимо проверить/валидировать посредством измерений для проверки точности). The comparison analysis can aid the improvement of the propagation models.(Сравнительный анализ может поспособствовать улучшению моделей распространения). In order to validate the IRLA model, an indoor office (Fig. 1) has been selected as the indoor testbed.(Для валидации/проверки модели интеллектуального алгоритма образования лучей в качестве испытательного стенда/модели был выбран закрытый офис (Рис.1). The office has three rooms and is lo­cated on the first floor.(В этом офисе три комнаты, а расположен он на первом этаже). There are 255 polygons and more than 1000 vertices all together.(Здесь 255 полигонов и в общей сложности более 1000 вершин/точек излома). The dimension for this sce­nario is 16 x 9 x 4 (m³).(Для этого сценария размер/размерные параметры составляют 16 x 9 x 4 м³). The materials found in the sce­nario include: Glass, Wood, Metal, Plastic, and Concrete.(Среди материалов, обнаруженных в этом сценарии, стекло, дерево, металл, пластик и бетон). As shown in Fig. 1, there are cubicles in the middle, which is a challenge for 2-D propagation models because in reality the radio wave signals travel in vertical directions (such as diffractions on the edges of desk).(Как видно из рис.1,в середине находятся отсеки/кабины,что представляют серьёзную проблему для моделей распространения в формате 2-D, поскольку в реальности сигналы радиоволн распространяются в вертикальных направлениях).

3.2 Measurements(Измерения)

The emitter is a 3.525 GHz signal generator (power 6 dBm) with an omni-directional antenna (gain 2.8 dBi, EIRP Equivalent Isotropically Radiated Power 8.8 dBm).(Излучатель – это генератор сигналов с частотой 3.525 ГГц (мощностью 6 дБм) с всенаправленной антенной (КУ антенны- 2.8 дБи, EIRP(эквивалентная изотропно-излучаемая мощность)- 8.8 дБм). This frequency has been selected in order to study WiMax indoor base stations.(Выбранная нами частота подходит для изучения базовых внутренних станций технологии WiMax). The emitter is located on the table (1.35 meter height) in the meeting room (see Fig. 1) and measurement locations (0.98 meter height) are positioned by the grid pattern on the floor (see Fig. 2).(Излучатель располагают на столе (на высоте 1.35 м) в аудитории (см.рис.1), а положение измерения (на высоте 0.98 м) устанавливают сеткой/сеткой делений на полу(см.рис.2). This helps record­ing positions without an indoor GPS (Global Position Sys­tem).(Такой способ позволяет регистрировать позиции/положения без участия системы GPS- глобальная система навигации и определения положения). To avoid as much signal variation (e.g. due to noise disruption) as possible, a measurement campaign is carried out when there are few people in the room. (Во избежание изменения/колебания сигнала (например, вследствие сбоя/помех, проводят контрольно-измерительные мероприятия, при условии, что в комнате мало людей). To avoid the interference of human bodies when manually triggering the spectrum analyzer, the measurement data of the first few and last few points are removed.(Во избежание появления помех, создаваемых человеческим телом при запуске спектроанализатора, данные измерений по первым и последним пунктам изымают/извлекают). Several measurement snapshots are taken to average the final signal strength.(Для усреднения конечного уровня сигнала фиксируют несколько измерений). Around 200 measurement locations gridded by 0.5-meter-square [19] at ground-level 1.5 meter height are chosen.(Нами было избрано около 200 положений измерения, привязанных к сетке/с нанесённой сеткой размером 0.5 м²[19] на уровне земли, на высоте 1.5 м). The measurement techniques and the removal of human body influence are de­tailed in [19].(Техники измерения, а также исключение/устранение помех, создаваемых человеческим телом, детально описаны в [19]).